Enfoque de red neuronal de picos basado en el gusano Caenorhabditis Elegans para la clasificación

Una red neuronal está compuesta por un grupo de neuronas que forman un conectoma, que es un mapa de conexiones neuronales que permite establecer los caminos entre las neuronas. La red neuronal puede generar las acciones de los seres vivos con la interacción neuronal a través de señales químico-eléct...

Full description

Autores:
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.udistrital.edu.co:11349/31870
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/31870
Palabra clave:
Caenorhabditis elegans
Connectome
Elegansnet
Patrones de clasificación
Spiking de redes neuronales
Modelo de Hodgkin-Huxley
Ingeniería Telemática -- Tesis y disertaciones académicas
Redes neuronales
Conectoma
Caenorhabditis elegans
Plasticidad sináptica
Caenorhabditis elegans
Spiking neural networks
Connectome
Hodgkin-Huxley model
Elegansnet
Classification patterns
Rights
License
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
id UDISTRITA2_0846c67ea96adfec4b15ab18608aadb3
oai_identifier_str oai:repository.udistrital.edu.co:11349/31870
network_acronym_str UDISTRITA2
network_name_str RIUD: repositorio U. Distrital
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv Enfoque de red neuronal de picos basado en el gusano Caenorhabditis Elegans para la clasificación
dc.title.titleenglish.spa.fl_str_mv Spiking neural network approach based on Caenorhabditis Elegans worm for classification
title Enfoque de red neuronal de picos basado en el gusano Caenorhabditis Elegans para la clasificación
spellingShingle Enfoque de red neuronal de picos basado en el gusano Caenorhabditis Elegans para la clasificación
Caenorhabditis elegans
Connectome
Elegansnet
Patrones de clasificación
Spiking de redes neuronales
Modelo de Hodgkin-Huxley
Ingeniería Telemática -- Tesis y disertaciones académicas
Redes neuronales
Conectoma
Caenorhabditis elegans
Plasticidad sináptica
Caenorhabditis elegans
Spiking neural networks
Connectome
Hodgkin-Huxley model
Elegansnet
Classification patterns
title_short Enfoque de red neuronal de picos basado en el gusano Caenorhabditis Elegans para la clasificación
title_full Enfoque de red neuronal de picos basado en el gusano Caenorhabditis Elegans para la clasificación
title_fullStr Enfoque de red neuronal de picos basado en el gusano Caenorhabditis Elegans para la clasificación
title_full_unstemmed Enfoque de red neuronal de picos basado en el gusano Caenorhabditis Elegans para la clasificación
title_sort Enfoque de red neuronal de picos basado en el gusano Caenorhabditis Elegans para la clasificación
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv Flórez Fernández, Héctor Arturo
dc.contributor.orcid.none.fl_str_mv Flórez Fernández, Héctor Arturo [0000-0002-5339-4459]
dc.subject.spa.fl_str_mv Caenorhabditis elegans
Connectome
Elegansnet
Patrones de clasificación
Spiking de redes neuronales
Modelo de Hodgkin-Huxley
topic Caenorhabditis elegans
Connectome
Elegansnet
Patrones de clasificación
Spiking de redes neuronales
Modelo de Hodgkin-Huxley
Ingeniería Telemática -- Tesis y disertaciones académicas
Redes neuronales
Conectoma
Caenorhabditis elegans
Plasticidad sináptica
Caenorhabditis elegans
Spiking neural networks
Connectome
Hodgkin-Huxley model
Elegansnet
Classification patterns
dc.subject.lemb.none.fl_str_mv Ingeniería Telemática -- Tesis y disertaciones académicas
Redes neuronales
Conectoma
Caenorhabditis elegans
Plasticidad sináptica
dc.subject.keyword.spa.fl_str_mv Caenorhabditis elegans
Spiking neural networks
Connectome
Hodgkin-Huxley model
Elegansnet
Classification patterns
description Una red neuronal está compuesta por un grupo de neuronas que forman un conectoma, que es un mapa de conexiones neuronales que permite establecer los caminos entre las neuronas. La red neuronal puede generar las acciones de los seres vivos con la interacción neuronal a través de señales químico-eléctricas. El comportamiento de las máquinas no es dinámico comparado con el de los animales; entonces, el comportamiento de la máquina debe ser modelado y realizado por un diseño exterior, mientras que en los seres vivos, el comportamiento es causado por la experiencia. Caenorhabditis Elegans es un modelo de gusano para estudiar las conexiones de sus neuronas. Para estudiar el comportamiento dinámico en sistemas de software basados en modelos biológicos, creamos un enfoque para entrenar y clasificar patrones binarios utilizando la estructura del conectoma de Caenorhabditis Elegans. Usamos la conectividad de las neuronas de Caenorhabditis Elegans para hacer un enfoque personalizado para entrenar una Red Neural de Picos usando un factor de ramificación para clasificar patrones en lugar de capas de neuronas. Hicimos un sistema de software para mostrar el gráfico de las conexiones neuronales del Caenorhabditis Elegans. También utilizamos la Plasticidad dependiente del tiempo de los picos para establecer la fuerza de los pesos entre las conexiones. Además, utilizamos un modelo Hodgkin- Huxley para calcular el potencial de membrana de la neurona y manejar los picos de la red.
publishDate 2022
dc.date.created.none.fl_str_mv 2022-08-29
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2023-07-21T19:25:58Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2023-07-21T19:25:58Z
dc.type.spa.fl_str_mv bachelorThesis
dc.type.degree.spa.fl_str_mv Producción Académica
dc.type.driver.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
format http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11349/31870
url http://hdl.handle.net/11349/31870
dc.language.iso.spa.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.*.fl_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
dc.rights.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.uri.*.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.acceso.spa.fl_str_mv Abierto (Texto Completo)
rights_invalid_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abierto (Texto Completo)
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv pdf
institution Universidad Distrital Francisco José de Caldas
bitstream.url.fl_str_mv http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/31870/1/DazaAlvaradoKarenGiselle2022.pdf
http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/31870/2/Licencia%20de%20uso%20y%20publicacion.pdf
http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/31870/5/license_rdf
http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/31870/6/license.txt
http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/31870/7/DazaAlvaradoKarenGiselle2022.pdf.jpg
http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/31870/8/Licencia%20de%20uso%20y%20publicacion.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv b235b99ea170f04eef8f6da92220d24a
0808f5dffec763c9075c6a5c577128a3
4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347
997daf6c648c962d566d7b082dac908d
e10077aca36804a90521d1218d4b7cd5
54c62405439c8be72644360e5ef16f65
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional Universidad Distrital - RIUD
repository.mail.fl_str_mv repositorio@udistrital.edu.co
_version_ 1803712619161321472
spelling Flórez Fernández, Héctor Arturowill be generated::orcid::0000-0002-5339-4459600Flórez Fernández, Héctor Arturo [0000-0002-5339-4459]Daza Alvarado, Karen GiselleHernandez Rodriguez, Jorge EduardoFlorez Fernandez, Hector Arturo2023-07-21T19:25:58Z2023-07-21T19:25:58Z2022-08-29http://hdl.handle.net/11349/31870Una red neuronal está compuesta por un grupo de neuronas que forman un conectoma, que es un mapa de conexiones neuronales que permite establecer los caminos entre las neuronas. La red neuronal puede generar las acciones de los seres vivos con la interacción neuronal a través de señales químico-eléctricas. El comportamiento de las máquinas no es dinámico comparado con el de los animales; entonces, el comportamiento de la máquina debe ser modelado y realizado por un diseño exterior, mientras que en los seres vivos, el comportamiento es causado por la experiencia. Caenorhabditis Elegans es un modelo de gusano para estudiar las conexiones de sus neuronas. Para estudiar el comportamiento dinámico en sistemas de software basados en modelos biológicos, creamos un enfoque para entrenar y clasificar patrones binarios utilizando la estructura del conectoma de Caenorhabditis Elegans. Usamos la conectividad de las neuronas de Caenorhabditis Elegans para hacer un enfoque personalizado para entrenar una Red Neural de Picos usando un factor de ramificación para clasificar patrones en lugar de capas de neuronas. Hicimos un sistema de software para mostrar el gráfico de las conexiones neuronales del Caenorhabditis Elegans. También utilizamos la Plasticidad dependiente del tiempo de los picos para establecer la fuerza de los pesos entre las conexiones. Además, utilizamos un modelo Hodgkin- Huxley para calcular el potencial de membrana de la neurona y manejar los picos de la red.A neural network is composed of a group of neurons that make a connectome, which is a map of neural connections that allows establishing the paths between the neurons. The neural network can generate the actions of living beings with the neuronal interaction through chemical-electrical signals. The behavior of machines is not dynamic compared to the behavior of animals; then, the machine’s behavior must be modeled and made by an exterior design, while in living beings, the behavior is caused by experience. Caenorhabditis Elegans is a worm model to study the connections of its neurons. In order to study the dynamic behavior in software systems based on biologic models, we created an approach to train and classify binary patterns using the structure of the Caenorhabditis Elegans’ connectome. We used the connectivity of neurons of Caenorhabditis Elegans to make a custom approach to train a Spiking Neural Network using a branching factor to classify patterns instead of layers of neurons. We made a software system to show the graph of neuronal connections of the Caenorhabditis Elegans. We also used Spike-Timing-Dependent Plasticity in order to establish the strength of the weights between the connections. In addition, we used a Hodgkin- Huxley model to calculate the neuron’s potential membrane and handle the spikes of the network.pdfspaAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternacionalAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Caenorhabditis elegansConnectomeElegansnetPatrones de clasificaciónSpiking de redes neuronalesModelo de Hodgkin-HuxleyIngeniería Telemática -- Tesis y disertaciones académicasRedes neuronalesConectomaCaenorhabditis elegansPlasticidad sinápticaCaenorhabditis elegansSpiking neural networksConnectomeHodgkin-Huxley modelElegansnetClassification patternsEnfoque de red neuronal de picos basado en el gusano Caenorhabditis Elegans para la clasificaciónSpiking neural network approach based on Caenorhabditis Elegans worm for classificationbachelorThesisProducción Académicainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fORIGINALDazaAlvaradoKarenGiselle2022.pdfDazaAlvaradoKarenGiselle2022.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf721951http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/31870/1/DazaAlvaradoKarenGiselle2022.pdfb235b99ea170f04eef8f6da92220d24aMD51open accessLicencia de uso y publicacion.pdfLicencia de uso y publicacion.pdfLicencia de uso y publicaciónapplication/pdf372006http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/31870/2/Licencia%20de%20uso%20y%20publicacion.pdf0808f5dffec763c9075c6a5c577128a3MD52metadata only accessCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8805http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/31870/5/license_rdf4460e5956bc1d1639be9ae6146a50347MD55open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-87167http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/31870/6/license.txt997daf6c648c962d566d7b082dac908dMD56open accessTHUMBNAILDazaAlvaradoKarenGiselle2022.pdf.jpgDazaAlvaradoKarenGiselle2022.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg13455http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/31870/7/DazaAlvaradoKarenGiselle2022.pdf.jpge10077aca36804a90521d1218d4b7cd5MD57open accessLicencia de uso y publicacion.pdf.jpgLicencia de uso y publicacion.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg13174http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/31870/8/Licencia%20de%20uso%20y%20publicacion.pdf.jpg54c62405439c8be72644360e5ef16f65MD58open access11349/31870oai:repository.udistrital.edu.co:11349/318702024-04-10 16:30:11.926open accessRepositorio Institucional Universidad Distrital - RIUDrepositorio@udistrital.edu.coTElDRU5DSUEgWSBBVVRPUklaQUNJw5NOIEVTUEVDSUFMIFBBUkEgUFVCTElDQVIgWSBQRVJNSVRJUiBMQSBDT05TVUxUQSBZIFVTTyBERSBDT05URU5JRE9TIEVOIEVMIFJFUE9TSVRPUklPIElOU1RJVFVDSU9OQUwgREUgTEEgVU5JVkVSU0lEQUQgRElTVFJJVEFMCgpUw6lybWlub3MgeSBjb25kaWNpb25lcyBkZSB1c28gcGFyYSBwdWJsaWNhY2nDs24gZGUgb2JyYXMgZW4gZWwgUmVwb3NpdG9yaW8gSW5zdGl0dWNpb25hbCBkZSBsYSBVbml2ZXJzaWRhZCBEaXN0cml0YWwgRnJhbmNpc2NvIEpvc8OpIGRlIENhbGRhcyAoUklVRCkKCkNvbW8gdGl0dWxhcihlcykgZGVsKG9zKSBkZXJlY2hvKHMpIGRlIGF1dG9yLCBjb25maWVybyAoZXJpbW9zKSBhIGxhIFVuaXZlcnNpZGFkIERpc3RyaXRhbCBGcmFuY2lzY28gSm9zw6kgZGUgQ2FsZGFzIChlbiBhZGVsYW50ZSwgTEEgVU5JVkVSU0lEQUQpIHVuYSBsaWNlbmNpYSBwYXJhIHVzbyBubyBleGNsdXNpdmEsIGxpbWl0YWRhIHkgZ3JhdHVpdGEgc29icmUgbGEgb2JyYSBxdWUgaW50ZWdyYXLDoSBlbCBSZXBvc2l0b3JpbyBJbnN0aXR1Y2lvbmFsIChlbiBhZGVsYW50ZSwgUklVRCksIGRlIGFjdWVyZG8gYSBsYXMgc2lndWllbnRlcyByZWdsYXMsIGxhcyBjdWFsZXMgZGVjbGFybyAoYW1vcykgY29ub2NlciB5IGFjZXB0YXI6CgphKQlFc3RhcsOhIHZpZ2VudGUgYSBwYXJ0aXIgZGUgbGEgZmVjaGEgZW4gcXVlIHNlIGluY2x1eWEgZW4gZWwgUklVRCB5IGhhc3RhIHBvciB1biBwbGF6byBkZSBkaWV6ICgxMCkgQcOxb3MsIHByb3Jyb2dhYmxlIGluZGVmaW5pZGFtZW50ZSBwb3IgZWwgdGllbXBvIHF1ZSBkdXJlIGVsIGRlcmVjaG8gUGF0cmltb25pYWwgZGVsIGF1dG9yOyBsYSBjdWFsIHBvZHLDoSBkYXJzZSBwb3IgdGVybWluYWRhIHByZXZpYSBzb2xpY2l0dWQgYSBMQSBVTklWRVJTSURBRCBwb3IgZXNjcml0byBjb24gdW5hIGFudGVsYWNpw7NuIGRlIGRvcyAoMikgbWVzZXMgYW50ZXMgZGVsIHZlbmNpbWllbnRvIGRlbCBwbGF6byBpbmljaWFsIG8gZWwgZGUgc3UocykgcHLDs3Jyb2dhKHMpLgoKYikJTEEgVU5JVkVSU0lEQUQgcG9kcsOhIHB1YmxpY2FyIGxhIG9icmEgZW4gbGFzIGRpc3RpbnRhcyB2ZXJzaW9uZXMgcmVxdWVyaWRhcyBwb3IgZWwgUklVRCAoZGlnaXRhbCwgaW1wcmVzbywgZWxlY3Ryw7NuaWNvIHUgb3RybyBtZWRpbyBjb25vY2lkbyBvIHBvciBjb25vY2VyKSBMQSBVTklWRVJTSURBRCBubyBzZXLDoSByZXNwb25zYWJsZSBlbiBlbCBldmVudG8gcXVlIGVsIGRvY3VtZW50byBhcGFyZXpjYSByZWZlcmVuY2lhZG8gZW4gbW90b3JlcyBkZSBiw7pzcXVlZGEgbyByZXBvc2l0b3Jpb3MgZGlmZXJlbnRlcyBhbCBSSVVELCB1bmEgdmV6IGVsKG9zKSBhdXRvcihlcykgc29saWNpdGVuIHN1IGVsaW1pbmFjacOzbiBkZWwgUklVRCwgZGFkbyBxdWUgbGEgbWlzbWEgc2Vyw6EgcHVibGljYWRhIGVuIEludGVybmV0LgoKYykJTGEgYXV0b3JpemFjacOzbiBzZSBoYWNlIGEgdMOtdHVsbyBncmF0dWl0bywgcG9yIGxvIHRhbnRvLCBsb3MgYXV0b3JlcyByZW51bmNpYW4gYSByZWNpYmlyIGJlbmVmaWNpbyBhbGd1bm8gcG9yIGxhIHB1YmxpY2FjacOzbiwgZGlzdHJpYnVjacOzbiwgY29tdW5pY2FjacOzbiBww7pibGljYSB5IGN1YWxxdWllciBvdHJvIHVzbyBxdWUgc2UgaGFnYSBlbiBsb3MgdMOpcm1pbm9zIGRlIGxhIHByZXNlbnRlIGxpY2VuY2lhIHkgZGUgbGEgbGljZW5jaWEgZGUgdXNvIGNvbiBxdWUgc2UgcHVibGljYSAoQ3JlYXRpdmUgQ29tbW9ucykuCgpkKQlMb3MgY29udGVuaWRvcyBwdWJsaWNhZG9zIGVuIGVsIFJJVUQgc29uIG9icmEocykgb3JpZ2luYWwoZXMpIHNvYnJlIGxhIGN1YWwoZXMpIGVsKG9zKSBhdXRvcihlcykgY29tbyB0aXR1bGFyZXMgZGUgbG9zIGRlcmVjaG9zIGRlIGF1dG9yLCBhc3VtZW4gdG90YWwgcmVzcG9uc2FiaWxpZGFkIHBvciBlbCBjb250ZW5pZG8gZGUgc3Ugb2JyYSBhbnRlIExBIFVOSVZFUlNJREFEIHkgYW50ZSB0ZXJjZXJvcy4gRW4gdG9kbyBjYXNvIExBIFVOSVZFUlNJREFEIHNlIGNvbXByb21ldGUgYSBpbmRpY2FyIHNpZW1wcmUgbGEgYXV0b3LDrWEgaW5jbHV5ZW5kbyBlbCBub21icmUgZGVsIGF1dG9yIHkgbGEgZmVjaGEgZGUgcHVibGljYWNpw7NuLgoKZSkJTEEgVU5JVkVSU0lEQUQgcG9kcsOhIGluY2x1aXIgbGEgb2JyYSBlbiBsb3Mgw61uZGljZXMgeSBidXNjYWRvcmVzIHF1ZSBlc3RpbWVuIG5lY2VzYXJpb3MgcGFyYSBtYXhpbWl6YXIgbGEgdmlzaWJpbGlkYWQgZWwgdXNvIHkgZWwgaW1wYWN0byBkZSBsYSBwcm9kdWNjacOzbiBjaWVudMOtZmljYSwgYXJ0w61zdGljYSB5IGFjYWTDqW1pY2EgZW4gbGEgY29tdW5pZGFkIGxvY2FsLCBuYWNpb25hbCBvIGludGVybmFjaW9uYWwuCgoKZikJTEEgVU5JVkVSU0lEQUQgcG9kcsOhIGNvbnZlcnRpciBsYSBvYnJhIGEgY3VhbHF1aWVyIG1lZGlvIG8gZm9ybWF0byBjb24gZWwgZmluIGRlIHN1IHByZXNlcnZhY2nDs24gZW4gZWwgdGllbXBvIHF1ZSBsYSBwcmVzZW50ZSBsaWNlbmNpYSB5IGxhIGRlIHN1cyBwcsOzcnJvZ2FzLgoKCkNvbiBiYXNlIGVuIGxvIGFudGVyaW9yIGF1dG9yaXpvKGFtb3MpLCBhIGZhdm9yIGRlbCBSSVVEIHkgZGUgc3VzIHVzdWFyaW9zLCBsYSBwdWJsaWNhY2nDs24geSBjb25zdWx0YSBkZSBsYSBzaWd1aWVudGUgb2JyYToKClRpdHVsbwoKQXV0b3IgICAgICAgQXBlbGxpZG9zICAgICAgICAgTm9tYnJlcwoKMQoKMgoKMwoKCmcpCUF1dG9yaXpvKGFtb3MpLCBxdWUgbGEgb2JyYSBzZWEgcHVlc3RhIGEgZGlzcG9zaWNpw7NuIGRlbCBww7pibGljbyBlbiBsb3MgdMOpcm1pbm9zIGVzdGFibGVjaWRvcyBlbiBsb3MgbGl0ZXJhbGVzIGFudGVyaW9yZXMsIGJham8gbG9zIGzDrW1pdGVzIGRlZmluaWRvcyBwb3IgTEEgVU5JVkVSU0lEQUQsIGVuIGxhcyDigJxDb25kaWNpb25lcyBkZSB1c28gZGUgZXN0cmljdG8gY3VtcGxpbWllbnRv4oCdIGRlIGxvcyByZWN1cnNvcyBwdWJsaWNhZG9zIGVuIGVsIFJJVUQsIGN1eW8gdGV4dG8gY29tcGxldG8gc2UgcHVlZGUgY29uc3VsdGFyIGVuIGh0dHA6Ly9yZXBvc2l0b3J5LnVkaXN0cml0YWwuZWR1LmNvLwoKaCkJQ29ub3pjbyhjZW1vcykgeSBhY2VwdG8oYW1vcykgcXVlIG90b3JnbyhhbW9zKSB1bmEgbGljZW5jaWEgZXNwZWNpYWwgcGFyYSBwdWJsaWNhY2nDs24gZGUgb2JyYXMgZW4gZWwgUmVwb3NpdG9yaW8gSW5zdGl0dWNpb25hbCBkZSBsYSBVbml2ZXJzaWRhZCBEaXN0cml0YWwgRnJhbmNpc2NvIEpvc8OpIGRlIENhbGRhcywgbGljZW5jaWEgICBkZSBsYSBjdWFsIGhlIChoZW1vcykgb2J0ZW5pZG8gdW5hIGNvcGlhLgoKaSkJTWFuaWZpZXN0byhhbW9zKSBtaSAobnVlc3RybykgdG90YWwgYWN1ZXJkbyBjb24gbGFzIGNvbmRpY2lvbmVzIGRlIHVzbyB5IHB1YmxpY2FjacOzbiBlbiBlbCBSZXBvc2l0b3JpbyBJbnN0aXR1Y2lvbmFsIGRlIGxhIFVuaXZlcnNpZGFkIERpc3RyaXRhbCBGcmFuY2lzY28gSm9zw6kgZGUgQ2FsZGFzIHF1ZSBzZSBkZXNjcmliZW4geSBleHBsaWNhbiBlbiBlbCBwcmVzZW50ZSBkb2N1bWVudG8uCgpqKQlDb25vemNvKGNlbW9zKSBsYSBub3JtYXRpdmlkYWQgaW50ZXJuYSBkZSAgTEEgVU5JVkVSU0lEQUQ7IGVuIGNvbmNyZXRvLCBlbCBBY3VlcmRvIDAwNCBkZSAyMDEyIGRlbCBDU1UsIEFjdWVyZG8gMDIzIGRlIDIwMTIgZGVsIENTVSBzb2JyZSBQb2zDrXRpY2EgRWRpdG9yaWFsLCBBY3VlcmRvIDAyNiAgZGVsIDMxIGRlIGp1bGlvIGRlIDIwMTIgc29icmUgZWwgcHJvY2VkaW1pZW50byBwYXJhIGxhIHB1YmxpY2FjacOzbiBkZSB0ZXNpcyBkZSBwb3N0Z3JhZG8gZGUgbG9zIGVzdHVkaWFudGVzIGRlIGxhIFVuaXZlcnNpZGFkIERpc3RyaXRhbCBGcmFuY2lzY28gSm9zw6kgZGUgQ2FsZGFzLCAgQWN1ZXJkbyAwMzAgZGVsIDAzIGRlIGRpY2llbWJyZSBkZSAyMDEzIHBvciBtZWRpbyBkZWwgY3VhbCBzZSBjcmVhIGVsIFJlcG9zaXRvcmlvIEluc3RpdHVjaW9uYWwgZGUgbGEgVW5pdmVyc2lkYWQgRGlzdHJpdGFsIEZyYW5jaXNjbyBKb3PDqSBkZSBDYWxkYXMsIEFjdWVyZG8gMDM4IGRlIDIwMTUgMjAxNSDigJxwb3IgZWwgY3VhbCBzZSBtb2RpZmljYSBlbCBBY3VlcmRvIDAzMSBkZSAyMDE0IGRlIDIwMTQgcXVlIHJlZ2xhbWVudGEgZWwgdHJhYmFqbyBkZSBncmFkbyBwYXJhIGxvcyBlc3R1ZGlhbnRlcyBkZSBwcmVncmFkbyBkZSBsYSBVbml2ZXJzaWRhZCBEaXN0cml0YWwgRnJhbmNpc2NvIEpvc8OpIGRlIENhbGRhcyB5IHNlIGRpY3RhbiBvdHJhcyBkaXJlY3RyaWNlc+KAnSB5IGxhcyBkZW3DoXMgbm9ybWFzIGNvbmNvcmRhbnRlIHkgY29tcGxlbWVudGFyaWFzIHF1ZSByaWdlbiBhbCByZXNwZWN0bywgZXNwZWNpYWxtZW50ZSBsYSBsZXkgMjMgZGUgMTk4MiwgbGEgbGV5IDQ0IGRlIDE5OTMgeSBsYSBkZWNpc2nDs24gQW5kaW5hIDM1MSBkZSAxOTkzLiBFc3RvcyBkb2N1bWVudG9zIHBvZHLDoW4gc2VyIGNvbnN1bHRhZG9zIHkgZGVzY2FyZ2Fkb3MgZW4gZWwgcG9ydGFsIHdlYiBkZSBsYSBiaWJsaW90ZWNhIGh0dHA6Ly9zaXN0ZW1hZGViaWJsaW90ZWNhcy51ZGlzdHJpdGFsLmVkdS5jby8KCmspCUFjZXB0byhhbW9zKSBxdWUgTEEgVU5JVkVSU0lEQUQgbm8gc2UgcmVzcG9uc2FiaWxpemEgcG9yIGxhcyBpbmZyYWNjaW9uZXMgYSBsYSBwcm9waWVkYWQgaW50ZWxlY3R1YWwgbyBEZXJlY2hvcyBkZSBBdXRvciBjYXVzYWRhcyBwb3IgbG9zIHRpdHVsYXJlcyBkZSBsYSBwcmVzZW50ZSBMaWNlbmNpYSB5IGRlY2xhcmFtb3MgcXVlIG1hbnRlbmRyw6kgKGVtb3MpIGluZGVtbmUgYSBMQSBVTklWRVJTSURBRCBwb3IgbGFzIHJlY2xhbWFjaW9uZXMgbGVnYWxlcyBkZSBjdWFscXVpZXIgdGlwbyBxdWUgbGxlZ2FyZW4gYSBwcmVzZW50YXJzZSBwb3IgdmlvbGFjacOzbiBkZSBkZXJlY2hvcyBhIGxhIHByb3BpZWRhZCBpbnRlbGVjdHVhbCBvIGRlIEF1dG9yIHJlbGFjaW9uYWRvcyBjb24gbG9zIGRvY3VtZW50b3MgcmVnaXN0cmFkb3MgZW4gZWwgUklVRC4KCmwpCUVsIChsb3MpIGF1dG9yKGVzKSBtYW5pZmllc3RhKG1vcykgcXVlIGxhIG9icmEgb2JqZXRvIGRlIGxhIHByZXNlbnRlIGF1dG9yaXphY2nDs24gZXMgb3JpZ2luYWwsIGRlIGV4Y2x1c2l2YSBhdXRvcsOtYSwgeSBzZSByZWFsaXrDsyBzaW4gdmlvbGFyIG8gdXN1cnBhciBkZXJlY2hvcyBkZSBhdXRvciBkZSB0ZXJjZXJvczsgZGUgdGFsIHN1ZXJ0ZSwgZW4gY2FzbyBkZSBwcmVzZW50YXJzZSBjdWFscXVpZXIgcmVjbGFtYWNpw7NuIG8gYWNjacOzbiBwb3IgcGFydGUgZGUgdW4gdGVyY2VybyBlbiBjdWFudG8gYSBsb3MgZGVyZWNob3MgZGUgYXV0b3Igc29icmUgbGEgb2JyYSwgZWwgKGxvcykgZXN0dWRpYW50ZShzKSDigJMgYXV0b3IoZXMpIGFzdW1pcsOhKG4pIHRvZGEgbGEgcmVzcG9uc2FiaWxpZGFkIHkgc2FsZHLDoShuKSBlbiBkZWZlbnNhIGRlIGxvcyBkZXJlY2hvcyBhcXXDrSBhdXRvcml6YWRvcy4gUGFyYSB0b2RvcyBsb3MgZWZlY3RvcywgTEEgVU5JVkVSU0lEQUQgYWN0w7phIGNvbW8gdW4gdGVyY2VybyBkZSBidWVuYSBmZS4KCgptKQlFbCAobG9zKSBhdXRvcihlcykgbWFuaWZpZXN0YShtb3MpIHF1ZSBjb25vemNvKGNlbW9zKSBsYSBhdXRvbm9tw61hIHkgbG9zIGRlcmVjaG9zLCBxdWUgcG9zZWUobW9zKSBzb2JyZSBsYSBvYnJhIHksIGNvbW8gdGFsLCBlcyAoc29tb3MpIHJlc3BvbnNhYmxlKHMpIGRlbCBhbGNhbmNlIGp1csOtZGljbyB5IGxlZ2FsLCBkZSBlc2NvZ2VyIGxhIG9wY2nDs24gZGUgbGEgcHVibGljYWNpw7NuIG8gZGUgcmVzdHJpY2Npw7NuIGRlIGxhIHB1YmxpY2FjacOzbiBkZWwgZG9jdW1lbnRvIHJlZ2lzdHJhZG8gZW4gZWwgUklVRC4KCgoKCgoKU0kgRUwgRE9DVU1FTlRPIFNFIEJBU0EgRU4gVU4gVFJBQkFKTyBRVUUgSEEgU0lETyBQQVRST0NJTkFETyBPIEFQT1lBRE8gUE9SIFVOQSBBR0VOQ0lBIE8gVU5BIE9SR0FOSVpBQ0nDk04sIENPTiBFWENFUENJw5NOIERFIExBIFVOSVZFUlNJREFEIERJU1RSSVRBTCBGUkFOQ0lTQ08gSk9TRSBERSBDQUxEQVMsIExPUyBBVVRPUkVTIEdBUkFOVElaQU4gUVVFIFNFIEhBIENVTVBMSURPIENPTiBMT1MKREVSRUNIT1MgWSBPQkxJR0FDSU9ORVMgUkVRVUVSSURPUyBQT1IgRUwgUkVTUEVDVElWTyBDT05UUkFUTyBPIEFDVUVSRE8uCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCkVuIGNvbnN0YW5jaWEgZGUgbG8gYW50ZXJpb3IsIGZpcm1vKGFtb3MpIGVsIHByZXNlbnRlIGRvY3VtZW50bywgZW4gbGEgY2l1ZGFkIGRlIEJvZ290w6EsIEQuQy4sIGEgbG9zCgoKRklSTUEgREUgTE9TIFRJVFVMQVJFUyBERSBERVJFQ0hPUyBERSBBVVRPUgoKX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fICAgQy5DLiBOby4gX19fX19fX19fX19fX19fX19fCgpfX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX18gICBDLkMuIE5vLiBfX19fX19fX19fX19fX19fX18KCl9fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fXyAgIEMuQy4gTm8uIF9fX19fX19fX19fX19fX19fXwoKCgpDb3JyZW8gRWxlY3Ryw7NuaWNvIEluc3RpdHVjaW9uYWwgZGVsIChkZSBsb3MpIEF1dG9yKGVzKToKCkF1dG9yCSAgICAgIENvcnJlbyBFbGVjdHLDs25pY28KCjEKCjIKCjMKCk5vbWJyZSBkZSBEaXJlY3RvcihlcykgZGUgR3JhZG86CgoxCgoyCgozCgpOb21icmUgRmFjdWx0YWQgeSBQcm95ZWN0byBDdXJyaWN1bGFyOgoKRmFjdWx0YWQJUHJveWVjdG8gQ3VycmljdWxhcgoKCgoKCgoKCk5vdGE6IEVuIGNhc28gcXVlIG5vIGVzdMOpIGRlIGFjdWVyZG8gY29uIGxhcyBjb25kaWNpb25lcyBkZSBsYSBwcmVzZW50ZSBsaWNlbmNpYSwgeSBtYW5pZmllc3RlIGFsZ3VuYSByZXN0cmljY2nDs24gc29icmUgbGEgb2JyYSwganVzdGlmaXF1ZSBsb3MgbW90aXZvcyBwb3IgbG9zIGN1YWxlcyBlbCBkb2N1bWVudG8geSBzdXMgYW5leG9zIG5vIHB1ZWRlbiBzZXIgcHVibGljYWRvcyBlbiBlbCBSZXBvc2l0b3JpbyBJbnN0aXR1Y2lvbmFsIGRlIGxhIFVuaXZlcnNpZGFkIERpc3RyaXRhbCBGcmFuY2lzY28gSm9zw6kgZGUgQ2FsZGFzIFJJVUQuCgoKU2kgcmVxdWllcmUgbcOhcyBlc3BhY2lvLCBwdWVkZSBhbmV4YXIgdW5hIGNvcGlhIHNpbWlsYXIgYSBlc3RhIGhvamEK